Pourquoi les investisseurs ne font toujours pas entièrement confiance aux conseils boursiers de l’IA

L’adoption de l’intelligence artificielle (IA) continue de s’accélérer à « vitesse historique ». Alors que la technologie continue de s’améliorer et atteint davantage de personnes que jamais, elle devient désormais discrètement une partie de la boîte à outils des investisseurs particuliers.

De la sélection d’actions à la synthèse des appels de résultats, en passant par la création d’idées de transaction, l’analyse de portefeuilles et l’exécution de trades, l’IA devient rapidement une partie intégrante de l’investissement.

Mais malgré les avancées impressionnantes de l’IA générative et de l’apprentissage automatique, il subsiste une réticence parmi les investisseurs à se fier à l’IA pour les décisions d’achat et de vente réelles. Les investisseurs sont heureux de demander à un modèle d’IA de signaler un risque ou d’expliquer un bilan, mais moins nombreux sont prêts à faire confiance au même modèle lorsque de l’argent réel est en jeu.

Cela montre que la confiance accuse du retard par rapport aux capacités, les investisseurs étant préoccupés par les hallucinations, les biais algorithmiques, la qualité des données, la cybersécurité et l’incapacité de l’IA à prendre pleinement en compte les événements macroéconomiques ou géopolitiques imprévisibles.

Alors que l’industrie et les régulateurs définissent ce à quoi ressemble la responsabilité, la plupart des investisseurs se tournent vers l’IA comme un outil pour soutenir leur prise de décision plutôt que comme un remplacement du jugement humain. La question qui demeure est : les investisseurs particuliers feront-ils suffisamment confiance à l’IA pour la laisser influencer leurs décisions de portefeuille ?

L’IA redéfinit le manuel d’investissement

L’IA connaît un marché en plein essor, la technologie devant stimuler une croissance économique importante au cours des prochaines décennies. Comparée aux chemins de fer, à l’électricité et à Internet, cette technologie transformatrice promet de bouleverser tout, des recherches quotidiennes sur Internet aux flux de travail industriels profonds, à la fabrication complexe et à la découverte de médicaments.

L’avancement rapide de l’IA influence également les marchés financiers. Aujourd’hui, les institutions financières, les courtiers, les fonds spéculatifs et les entreprises fintech utilisent l’IA sur leurs plateformes pour un large éventail de tâches.

Ces entités utilisent l’IA pour l’analyse de sentiment, la modélisation des risques, la détection de fraude, le trading quantitatif, l’optimisation de portefeuille, les recommandations d’investissement personnalisées et le support client.

L’IA générative a encore élargi ces capacités, offrant des avantages significatifs pour l’investisseur ordinaire. Elle permet aux investisseurs d’interroger des informations financières complexes en utilisant le langage naturel, réduisant ainsi les barrières à la recherche de marché sophistiquée.

Il y a aussi la capacité de l’IA à analyser d’énormes quantités de données en continu et à une vitesse bien plus rapide qu’un analyste humain, qui pourrait mettre des jours à tout examiner.

En analysant des volumes de données structurées et non structurées, la technologie surveille simultanément des milliers d’actifs et identifie des schémas cachés. Elle automatise également les tâches de recherche répétitives et réagit presque instantanément aux nouvelles informations.

En tant que machine, l’IA n’est pas non plus motivée par la peur ou la cupidité ; au contraire, elle applique des méthodologies cohérentes qui réduisent les biais émotionnels tels que le surconfiance, l’aversion à la perte et le suivi de troupeau qui déforment la prise de décision humaine.

Toutes ces capacités rendent la recherche d’investissement plus efficace et accessible, notamment pour les investisseurs particuliers qui manquaient auparavant d’outils analytiques de niveau institutionnel.

En plus de tout cela, il a été démontrée supérieure aux humains dans la sélection d’actions, battant « 93 % des gestionnaires sur une période de 30 ans avec une moyenne de 600 % ».

Cependant, l’IA n’est pas infaillible. Cette technologie présente des limites importantes, notamment le fait que la plupart des systèmes d’IA avancés fonctionnent comme des boîtes noires, ce qui signifie qu’il est impossible de savoir comment ils génèrent leurs recommandations.

La technologie n’est également aussi bonne que les données sur lesquelles elle a été entraînée. En conséquence, les modèles d’IA peuvent produire non seulement des informations inexactes mais aussi fabriquées.

Le problème d’hallucination de l’IA est bien documenté. Non seulement il fournit des réponses incorrectes, mais il les délivre avec assurance, les rendant plus difficiles à détecter.

« Les hallucinations sont des affirmations plausibles mais fausses générées par les modèles de langage. Elles peuvent apparaître de manière surprenante, même pour des questions apparemment simples, » expliqué OpenAI dans son blog intitulé ‘Why language models hallucinate.’ « Par exemple, lorsque nous avons demandé à un chatbot largement utilisé le titre de la thèse de doctorat d’Adam Tauman Kalai (un auteur de cet article), il a produit en toute confiance trois réponses différentes — aucune n’était correcte. Lorsque nous avons demandé sa date de naissance, il a donné trois dates différentes, également toutes erronées. »

Ce n’est pas tout. Les modèles d’IA peinent également lors d’événements de marché sans précédent car ils apprennent à partir de modèles historiques plutôt que de comprendre réellement les conditions économiques évolutives.

De plus, si la plupart des investisseurs commencent à utiliser les mêmes modèles d’IA, cela ne ferait qu’engendrer des transactions encombrées, amplifiant la volatilité plutôt que la réduire. Toutes ces préoccupations ont créé un besoin de plus grande transparence et d’une supervision humaine dans l’investissement assisté par IA.

Les preuves suggèrent que l’adoption de la technologie reste inégale, la confiance et le risque perçu étant couramment identifiés par les chercheurs comme des obstacles majeurs.

La confiance dans les conseils de l’IA reste un travail en cours

L’IA fait partie des rares technologies qui sont devenues grand public très rapidement. Un excellent exemple est ChatGPT d’OpenAI, qui a atteint son premier million d’utilisateurs en seulement cinq jours, puis 100 millions d’utilisateurs en deux mois. Plus récemment, ChatGPT a franchi le cap du milliard d’utilisateurs actifs mensuels dans le monde environ trois ans après son lancement, devenant l’application la plus rapide à atteindre ce chiffre.

Bien que ces données montrent une utilisation plus large de l’IA, les preuves suggèrent que les investisseurs sont également à l’aise d’utiliser l’IA pour des tâches liées à l’investissement.

Un nombre croissant d’investisseurs particuliers utilisent désormais la technologie pour rechercher des actions, résumer des rapports financiers, interpréter le jargon financier inconnu, filtrer des opportunités et obtenir une lecture plus rapide des actualités de dernière minute.

Une enquête d’Investing.com auprès de 938 investisseurs particuliers américains a révélé que près de deux tiers (62 %) utilisent déjà des outils d’IA pour prendre des décisions d’investissement éclairées.

Parmi eux, 23,6 % utilisent les outils d’IA régulièrement et 27,4 % occasionnellement. Seulement 11,5 % les ont essayés une ou deux fois. Notamment, 21 % des répondants ont déclaré ne pas encore avoir utilisé l’IA mais envisagent de le faire, tandis que 16,6 % n’ont aucun projet d’utiliser des outils d’IA pour investir.

« On peut soutenir qu’il n’existe que quelques industries dans lesquelles l’IA s’est avérée aussi perturbatrice aussi rapidement que dans le secteur financier », a déclaré Thomas Monteiro, analyste senior chez Investing.com. « Cela est encore plus prononcé pour les investisseurs particuliers, où les entreprises peuvent désormais offrir l’accès à tous les types d’outils de niveau financier à une fraction du coût d’il y a seulement quelques années. À mesure que ces modèles évoluent et deviennent de plus en plus pertinents, leur utilisation devrait continuer à croître — même chez ceux qui interagissent déjà avec un type d’assistant d’investissement IA. »

Une enquête HSBC Ipsos auprès de près de 10 000 investisseurs aisés et à valeur nette élevée (HNWI) dans 10 marchés a également révélé que la finance et l’investissement étaient les cas d’utilisation les plus courants de l’IA parmi les personnes fortunées, devançant même la carrière ou le développement personnel.

Il est important de noter que la génération Z et les Millennials adoptent l’IA le plus rapidement. Ces cohortes plus jeunes utilisent l’IA pour repérer les risques, accélérer la recherche ou obtenir un « second avis » avant de consulter un conseiller humain.

Cela dit, les investisseurs sont nettement moins à l’aise pour laisser l’IA gérer leurs portefeuilles ou exécuter des transactions de manière autonome. Les préoccupations concernant la qualité des réponses et la confidentialité des données constituent les principaux obstacles à une adoption plus large.

Selon l’enquête d’Investing.com, parmi les utilisateurs d’IA, 38,9 % craignent des recommandations incorrectes ou trompeuses, et 24,2 % s’inquiètent du « herding », où de nombreux investisseurs utilisent les mêmes signaux générés par l’IA.

Une enquête du Good Money Guide axée sur le Royaume-Uni a trouvé un schéma similaire : près de sept investisseurs sur dix avaient utilisé une plateforme d’IA, mais seulement 18,8 % ont déclaré faire confiance à des outils comme ChatGPT ou Claude pour donner des conseils financiers, contre 60,2 % qui faisaient confiance aux sites financiers établis.

Le besoin de conseils professionnels demeure dans toutes les tranches d’âge, avec une approche hybride comme modèle de prise de décision idéal pour l’avenir.

« Les clients utilisent de plus en plus l’IA pour explorer leurs options, mais lorsqu’il s’agit de prendre des décisions d’investissement, ils apprécient le jugement, le contexte et la responsabilité d’un conseiller en gestion de patrimoine de confiance. »

– Barry O’Byrne, PDG d’International Wealth & Premier Banking chez HSBC

La recherche montre que la confiance compte plus que la technologie

Une nouvelle étude intitulée « Mind over machine: A bibliometric journey into investor perceptions of AI in stock markets¹ » fournit un aperçu complet de la recherche académique examinant comment les investisseurs perçoivent l’IA sur les marchés financiers.

La littérature explore également l’anthropomorphisme, qui consiste à concevoir l’IA pour qu’elle semble plus humaine, comme un facteur pouvant potentiellement influencer la confiance des investisseurs, bien que cela reste pour l’instant un domaine de recherche en évolution.

Fait intéressant, dans leurs recherches précédentes intitulées « Hey AI, should I buy this stock ? – Trust, technology, and the rise of the young investor », publiées en déc. 2025, les auteurs ont étudié comment les jeunes investisseurs interagissent avec les outils d’investissement alimentés par l’IA.

Ils ont constaté que les Millennials et la génération Z s’appuient de plus en plus sur des systèmes intelligents tels que les robo-conseillers, les filtres d’actions et les chatbots lorsqu’ils prennent des décisions d’investissement. Parmi ces jeunes investisseurs, la confiance est le facteur clé qui détermine s’ils adoptent et continuent d’utiliser les outils d’IA. De plus, ils souhaitent que les systèmes d’IA expliquent le raisonnement derrière les recommandations d’actions, car ils se soucient également d’éthique, d’équité et de responsabilité.

La dernière étude étend ces conclusions, soutenant que la construction de la confiance grâce à la transparence et à l’explicabilité est tout aussi importante que l’amélioration des performances techniques de l’IA.

Pour cela, les chercheurs n’ont pas testé un nouveau modèle d’IA ; ils ont plutôt réalisé une analyse bibliométrique de plus de 700 publications en anglais, évaluées par des pairs, provenant de la base de données Scopus, couvrant la période de 1993 à 2025.

En utilisant le cadre de dépistage PRISMA et le package Bibliometrix sous R, l’étude cartographie l’évolution de la recherche sur l’adoption de l’IA dans l’investissement en actions au cours des trente‑deux dernières années.

La revue a constaté que la littérature s’est développée rapidement parallèlement aux avancées de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et des services de robo-conseil, identifiant quatre thèmes de recherche dominants : optimisation technique des modèles d’IA, questions d’éthique et de gouvernance, psychologie comportementale et confiance des investisseurs, et applications pratiques dans les services financiers.

En ce qui concerne la performance technique, l’IA s’est considérablement améliorée en prévision, gestion des risques et optimisation de portefeuille. Mais bien que l’IA offre des avantages significatifs en termes d’efficacité, d’automatisation et de personnalisation, cela ne se traduit pas automatiquement par une adoption.

Les investisseurs restent sceptiques, et cela, selon l’étude, provient en grande partie des risques perçus plutôt que des seules lacunes techniques.

« Le risque perçu demeure une contre‑force persistante », ont déclaré les auteurs. La confiance constitue un autre obstacle majeur empêchant une adoption plus large parmi les investisseurs.

D’autres préoccupations tournent autour de l’opacité, de l’équité, des biais algorithmiques, des problèmes de confidentialité, de l’incertitude réglementaire, de la responsabilité et de la nature « boîte noire » de nombreux modèles d’IA, ce qui affaiblit l’évaluation par les investisseurs de l’utilité de la technologie et réduit leur volonté de s’y fier pour les décisions d’investissement.

Dans ce sens, « la confiance et le risque perçu ne sont pas des préoccupations périphériques mais des mécanismes d’interprétation centraux expliquant pourquoi la seule capacité technique est insuffisante pour une adoption durable des utilisateurs sur les marchés boursiers pilotés par l’IA », a déclaré l’étude.

Elle souligne l’adoption des robo-conseillers, qui est façonnée moins par l’efficacité que par un équilibre entre confiance et risque perçu. Ici, la conception proche de l’humain et la confiance favorisent l’acceptation, tandis que les problèmes d’interaction et la faible notoriété entravent l’adoption.

« L’adoption par les investisseurs n’est pas uniquement façonnée par l’efficacité technique, mais par l’interaction entre le risque perçu, les caractéristiques de conception de l’IA… et la confiance », a souligné l’étude. « Cette synthèse s’aligne sur des preuves empiriques récentes montrant que l’engagement des jeunes investisseurs avec les outils de conseil boursier pilotés par l’IA est principalement gouverné par des mécanismes de formation de la confiance ancrés dans la transparence, la personnalisation et l’équité perçue plutôt que par la performance algorithmique seule. »

La revue souligne également que les facteurs psychologiques jouent un rôle crucial dans les décisions d’adoption.

Les investisseurs sont plus enclins à accepter l’IA lorsque les systèmes offrent des explications compréhensibles, démontrent une fiabilité dans le temps et permettent une supervision humaine significative.

Des études antérieures ont également révélé une tension dans l’interaction humain‑IA qui peut être atténuée par des éléments de conception sociaux ou humains, ce qui peut réduire l’incertitude pour certains investisseurs mais augmenter les biais comportementaux pour d’autres.

Les interfaces de robo-conseiller conversationnelles qui intègrent des indices sociaux, par exemple, peuvent augmenter la confiance affective, augmentant ainsi l’acceptation des recommandations parmi les investisseurs, même lorsque la recommandation n’est pas cohérente avec leur profil de risque réel.

Selon l’étude, l’IA ne doit pas être analysée comme une « technologie seule » car même des qualités apparemment techniques, comme l’équité et l’explicabilité, sont en partie façonnées par le système sociotechnique plus large, tel que les institutions, les règles et les dispositifs de gouvernance, dans lequel l’IA est intégrée et censée fonctionner.

Des recherches récentes sur la gouvernance de l’IA démontrent en outre que la confiance des investisseurs dans les systèmes algorithmiques est influencée par les garde-fous éthiques, la crédibilité institutionnelle et les structures de responsabilité perçues.

Cela souligne que « la confiance émerge d’un alignement sociotechnique plutôt que d’une optimisation technique isolée ».

Dans l’ensemble, l’étude conclut que les progrès futurs dépendent non seulement de l’amélioration de la précision prédictive, mais aussi de la conception de systèmes d’IA transparents, explicables et alignés sur les attentes des investisseurs en matière de responsabilité et de contrôle.

Pour les outils d’investissement IA, cela signifie qu’ils entrent dans une deuxième phase décisive, où l’avantage concurrentiel ne consiste pas seulement à générer de meilleurs signaux de marché, mais à rendre l’analyse suffisamment fiable pour que les investisseurs puissent agir en conséquence.

Interactive Brokers

Dans le secteur financier, Interactive Brokers (IBKR ) se distingue en allant au-delà des fonctionnalités de courtage conventionnelles vers des flux de travail d’investissement assistés par IA.

Le courtier électronique mondial automatisé conserve et gère les comptes pour les ETF, les fonds spéculatifs et les fonds communs de placement, les conseillers en investissement enregistrés, les groupes de trading propriétaires et les investisseurs individuels. L’entreprise exécute des transactions sur les ETF, actions, options, contrats à terme, devises, obligations, métaux précieux, fonds communs de placement et contrats à terme sur plus de 170 bourses dans le monde.

Les clients peuvent également utiliser sa plateforme pour négocier certaines cryptomonnaies via des fournisseurs tiers.

Les plateformes de trading d’Interactive Brokers comprennent IBKR Desktop, IBKR Mobile, IBKR Trader Workstation, IBKR Client Portal, et d’autres, tandis que ses principales offres de produits incluent IBKR Lite, IBKR Pro et IBKR Universal Account.

En ce qui concerne l’utilisation de l’IA, le courtier ne la positionne pas comme un gestionnaire de portefeuille autonome ; au contraire, il a intégré l’IA à travers ses produits et plateformes de trading, permettant aux utilisateurs d’analyser les portefeuilles, de rechercher des titres, de surveiller les risques et de générer des instructions de transaction. Cependant, chaque transaction doit être explicitement examinée et approuvée par le client avant d’être exécutée.

IBKR a récemment élargi ses capacités d’IA au-delà de l’intégration initiale de Claude pour inclure ChatGPT et Grok et a élargi la gamme de produits pour lesquels l’IA peut générer des instructions.

L’entreprise a également présenté « des outils qui utilisent l’IA pour rationaliser la recherche et visualiser les relations entre les tendances, les entreprises et les titres afin de fournir à nos clients des idées d’investissement exploitables », a indiqué Nancy Stuebe, directrice des relations avec les investisseurs, lors de la conférence sur les résultats du premier trimestre 2026.

Elle a également souligné les améliorations du chatbot alimenté par l’IA, augmentant à la fois sa « précision et sa couverture tout en permettant à nos représentants de se concentrer sur des problèmes plus complexes. Nous appliquons également l’IA pour automatiser davantage les processus dans des domaines tels que l’intégration, la conformité et d’autres opérations. L’expansion de l’utilisation de l’IA reste une priorité dans l’ensemble de l’entreprise, tant pour améliorer l’expérience client que pour accroître l’efficacité interne », a ajouté Stuebe.

Avec une capitalisation boursière de 158,6 milliards de dollars, IBKR se négocie à 94,18 $, en hausse de 45,48 % depuis le début de l’année et de 57 % au cours de l’année écoulée, ayant atteint un nouveau record historique (ATH) de 97,84 $ le mois dernier, en hausse de plus de 653 % depuis 2022. Elle affiche un BPA (TTM) de 2,34 et un PER (TTM) de 39,98, avec un rendement du dividende de 0,37 %.

Pour le premier trimestre 2026, l’entreprise a déclaré un BPA dilué de 0,59 $ et 0,60 $ sur une base ajustée, contre 0,48 $ et 0,47 $ l’année précédente, sur un chiffre d’affaires net de 1,67 milliard de dollars (1,68 milliard de dollars sur une base ajustée).

Les revenus de commissions ont bondi de 19 % à 613 millions de dollars, stimulés par une hausse des volumes de trading des clients, qui ont augmenté de 25 % pour les actions, de 20 % pour les contrats à terme et de 16 % pour les options. Le revenu net d’intérêts a augmenté de 17 % pour atteindre 904 millions de dollars, grâce à des soldes de crédit client moyens plus élevés et à des prêts sur marge, tandis que les autres frais et services ont progressé de 10 % pour atteindre 86 millions de dollars.

Les frais d’exécution, de compensation et de distribution ont diminué de 12 % pour atteindre 106 millions de dollars, en raison de frais réglementaires plus faibles. Récemment, la SEC a également supprimé la règle du day trader pattern, mais le PDG Milan Galik s’attend à ce qu’elle « élargisse l’accès des particuliers, augmente la fréquence et l’engagement des transactions, ainsi que la liquidité sur les marchés ».

Le revenu de l’entreprise avant impôts était de 1,29 milliard de dollars, et la marge bénéficiaire avant impôt était de 77 % au premier trimestre, tant en chiffres déclarés qu’ajustés.

Au cours de cette période, le nombre de comptes clients d’IBKR a augmenté de 31 % pour atteindre 4,75 million, tandis que les capitaux propres des clients ont progressé de 38 % pour atteindre 789,4 milliards de dollars. Les crédits clients et les prêts sur marge ont également augmenté de 35 % chacun, pour atteindre respectivement 168,8 milliards de dollars et 86 milliards de dollars.

Interactive Brokers Group a déclaré un total de capitaux propres de 21,3 milliards de dollars. Elle a également annoncé une hausse de son dividende trimestriel de 0,08 $ par action à 0,0875 $ par action.

Conclusion

Propulsée par les percées des grands modèles de langage (LLM) et le calcul accéléré, l’IA transforme complètement la façon dont les investisseurs recherchent des actifs, surveillent leurs portefeuilles et exécutent des transactions.

La capacité de la technologie à traiter rapidement l’information, détecter des schémas et améliorer l’efficacité analytique en a fait un outil précieux tant pour les investisseurs institutionnels que particuliers. Mais la confiance dans les conseils d’investissement générés par l’IA fait encore défaut, les investisseurs privilégiant la transparence, la responsabilité, la qualité des données et le jugement humain plutôt qu’une prise de décision entièrement autonome.

Il est peu probable que l’IA remplace complètement les humains dans l’investissement ; à la place, l’avenir impliquera un modèle hybride où l’IA agit comme analyste et les humains comme décideurs.

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Références

1. Phan, T. A., Tran, H. P., Ninh, T. T. & Nguyen, H. K. Mind over machine: A bibliometric journey into investor perceptions of AI in stock markets. Strategic Business Research, 100115 (2026). https://doi.org/10.1016/j.sbr.2026.100115